Багато AI-рішень, які живуть у продакшені мають однакову болячку. Беруть моделі з коробки і ті генерують красиво але взагалі не в тему. Виходять загальні відповіді, моделі вигадують факти, ігнорують контекст. І проблема тут не в самій LLM, а в тому, що модель не має доступу до потрібних даних. Ці потрібні дані - це RAG. Технологія яка покращує якість відповідей доповнюючи їх фактами та необхідною інформацією. Мої партнери з robot_dreams підготували практичний курс на цю тему — Розробка RAG-агентів. Тут буде і про:🌀 Підключення власних даних до моделі🌀 Налаштування retrieval для пошуку релевантного контексту🌀 Зменшення галюцинацій і підвищення точності відповідей🌀 Збирання чат-бота або AI-рішення під реальний сценарійСтарт — 3 липня. Деталі — посиланняКурс веде Ганна Ястребова, Senior AI/ML Engineer у NEWWORK Software Inc. з 20+ роками досвіду в Data Science, математичному моделюванні та AI. Будує production-grade LLM, RAG і multi-agent системи.#партнерський_дописші історії | youtube | монобаза